Crear un conjunto de datos de imagen

Crea un conjunto de datos de imagen con el método create_dataset.

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Para obtener documentación detallada que incluya este código de muestra, consulta lo siguiente:

Código de ejemplo

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Java que se indican en la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Java de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateDatasetOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Dataset;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateDatasetImageSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetDisplayName = "YOUR_DATASET_DISPLAY_NAME";
    createDatasetImageSample(project, datasetDisplayName);
  }

  static void createDatasetImageSample(String project, String datasetDisplayName)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    DatasetServiceSettings datasetServiceSettings =
        DatasetServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DatasetServiceClient datasetServiceClient =
        DatasetServiceClient.create(datasetServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      String metadataSchemaUri =
          "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml";
      LocationName locationName = LocationName.of(project, location);
      Dataset dataset =
          Dataset.newBuilder()
              .setDisplayName(datasetDisplayName)
              .setMetadataSchemaUri(metadataSchemaUri)
              .build();

      OperationFuture<Dataset, CreateDatasetOperationMetadata> datasetFuture =
          datasetServiceClient.createDatasetAsync(locationName, dataset);
      System.out.format("Operation name: %s\n", datasetFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      Dataset datasetResponse = datasetFuture.get(120, TimeUnit.SECONDS);

      System.out.println("Create Image Dataset Response");
      System.out.format("Name: %s\n", datasetResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", datasetResponse.getDisplayName());
      System.out.format("Metadata Schema Uri: %s\n", datasetResponse.getMetadataSchemaUri());
      System.out.format("Metadata: %s\n", datasetResponse.getMetadata());
      System.out.format("Create Time: %s\n", datasetResponse.getCreateTime());
      System.out.format("Update Time: %s\n", datasetResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("Labels: %s\n", datasetResponse.getLabelsMap());
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Node.js que se indican en la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Node.js de Vertex AI.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const datasetDisplayName = "YOUR_DATASTE_DISPLAY_NAME";
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Dataset Service Client library
const {DatasetServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const datasetServiceClient = new DatasetServiceClient(clientOptions);

async function createDatasetImage() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  // Configure the dataset resource
  const dataset = {
    displayName: datasetDisplayName,
    metadataSchemaUri:
      'gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml',
  };
  const request = {
    parent,
    dataset,
  };

  // Create Dataset Request
  const [response] = await datasetServiceClient.createDataset(request);
  console.log(`Long running operation: ${response.name}`);

  // Wait for operation to complete
  await response.promise();
  const result = response.result;

  console.log('Create dataset image response');
  console.log(`Name : ${result.name}`);
  console.log(`Display name : ${result.displayName}`);
  console.log(`Metadata schema uri : ${result.metadataSchemaUri}`);
  console.log(`Metadata : ${JSON.stringify(result.metadata)}`);
  console.log(`Labels : ${JSON.stringify(result.labels)}`);
}
createDatasetImage();

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Python que se indican en la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Python de Vertex AI.

from google.cloud import aiplatform


def create_dataset_image_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
    timeout: int = 300,
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.DatasetServiceClient(client_options=client_options)
    dataset = {
        "display_name": display_name,
        "metadata_schema_uri": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml",
    }
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    response = client.create_dataset(parent=parent, dataset=dataset)
    print("Long running operation:", response.operation.name)
    create_dataset_response = response.result(timeout=timeout)
    print("create_dataset_response:", create_dataset_response)

Terraform

Para saber cómo aplicar o quitar una configuración de Terraform, consulta Comandos básicos de Terraform. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del proveedor Terraform.

resource "google_vertex_ai_dataset" "image_dataset" {
  display_name        = "image-dataset"
  metadata_schema_uri = "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml"
  region              = "us-central1"
}

Siguientes pasos

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